Retrieval Augmented Generation (RAG) es una técnica innovadora que está revolucionando el campo de los sistemas de respuesta a preguntas. Esta tecnología combina las capacidades de los modelos de recuperación de información con los modelos generativos de lenguaje, permitiendo sintetizar respuestas precisas a partir de un vasto corpus de texto.
El desarrollo e implementación de una solución RAG de extremo a extremo es una tarea compleja que involucra varios componentes críticos, como una base de conocimiento, un sistema de recuperación y un modelo generativo de lenguaje. La gestión de estos elementos es un desafío significativo, especialmente cuando se trabaja con datos y modelos de gran escala.
Una reciente innovación, compartida por el blog de aprendizaje automático de AWS, detalla cómo automatizar este proceso de despliegue utilizando Knowledge Bases for Amazon Bedrock y el AWS Cloud Development Kit (CDK). Esta solución permite a las organizaciones configurar rápidamente un sistema robusto de preguntas y respuestas.
La implementación de esta solución RAG automatizada implica varios pasos cruciales. Con el uso de AWS CDK, se configuran recursos esenciales como un rol de AWS IAM, una colección e índice de Amazon OpenSearch Serverless y una base de conocimiento con su fuente de datos correspondiente. Este flujo de trabajo RAG aprovecha datos documentales almacenados en un bucket de Amazon S3, integrándolos con las potentes capacidades de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que ofrece Amazon Bedrock.
Para implementar esta solución, se necesita una cuenta AWS activa, conocimiento de modelos fundamentales (FMs), experiencia con Amazon Bedrock y Amazon OpenSearch Service. Además, es necesario tener acceso habilitado a los modelos y un bucket S3 que contenga documentos en formatos compatibles como .txt, .md, .html, .doc/docx, .csv, .xls/.xlsx y .pdf. También es fundamental tener habilitado el modelo Amazon Titan Embeddings V2 en Amazon Bedrock.
El procedimiento de configuración incluye los siguientes pasos:
1. Clonar el repositorio de GitHub con los archivos de la solución.
2. Navegar al directorio de la solución.
3. Crear y activar el entorno virtual.
4. Instalar las dependencias necesarias.
5. Exportar las credenciales AWS para un rol o usuario.
6. Crear la dependencia y, si es la primera vez, desplegar el AWS CDK.
7. Sintetizar la plantilla de CloudFormation y desplegar las pilas en el orden requerido.
Una vez desplegado, se pueden visualizar las pilas en la consola de AWS CloudFormation y obtener detalles de la base de conocimiento en la pestaña de recursos. Para probar la solución, se debe seleccionar la base de conocimiento en la consola de Amazon Bedrock, sincronizarla para iniciar el trabajo de ingesta de datos, elegir el modelo deseado para recuperación y generación, e iniciar consultas usando lenguaje natural.
Finalmente, para evitar costos adicionales en la cuenta AWS, se recomienda eliminar todos los archivos del bucket S3 y la pila de CloudFormation provisionada utilizando los comandos adecuados en la terminal.
Esta solución no solo facilita el proceso de despliegue, sino que también ofrece una manera escalable y eficiente de utilizar RAG para sistemas de respuesta a preguntas. La capacidad de modificar programáticamente la infraestructura permite adaptar rápidamente la solución a las necesidades específicas de cada organización, convirtiéndola en una herramienta invaluable para una amplia variedad de aplicaciones que requieren una recuperación y generación de información precisa y contextual.
